基于融合代价和优化引导滤波的立体匹配算法

现有局部立体匹配算法与全局立体匹配算法相比,计算量更小、速度更快,能达到实时匹配的要求,但存在误匹配率较高、视差结果精度较低等问题。提出一种新的局部立体匹配算法,依据像素梯度信息、像素梯度的平均值及标准差计算多指标梯度代价,使算法对图像局部结构的表达更加全面。根据像素的灰度差异程度划分等级,提出7等级编码的精细化Census变换匹配代价,以有效识别图像信息之间的细微差异,弥补Census变换在相似纹理区域精度较低的不足。将多指标梯度代价和精细化Census变换匹配代价按一定权重进行融合,形成初始匹配代价,从而充分发挥两种代价的优越性。在代价聚合阶段,对引导滤波的线性系数进行自适应优化,解决固定参数引起图像局部过于平滑或平滑不足的问题,并使用优化后的引导滤波模型进行代价聚合,改善代价聚合的效果。使用胜者为王算法计算视差获得初始视差图,最后通过左右一致性检测和加权中值滤波进行视差优化,得到更为理想的视差图。在Middlebury V3立体评估平台上的实验结果表明,所提算法在非遮挡区域的加权平均误匹配率为15.7%,与Cens5、IGF、ISM等算法相比具有较高的精度。     

基于加权匹配代价的初始视差估计算法

随着计算机图形学的发展,立体匹配技术已经成为三维场景恢复中一项重要的手段,视差估计是立体匹配中的关键基础技术。为了能够更好进行三维场景恢复,改善视差的工作便迫在眉睫。主要研究了在基于模板的可信传播立体匹配算法中改善视差初始值的算法：通过引入梯度差算子与绝对差和算子加权的匹配代价,运用交叉检验估计及WTA优化初始视差矩阵,进而提高初始视差值的准确性,从而改善最终的视差结果。经实验证明,本方法能够很有效地去除噪点,进而获得较高质量的视差结果。     

改进的跨尺度引导滤波立体匹配算法

作为双目三维重建中的关键步骤,双目立体匹配算法完成了从平面视觉到立体视觉的转化.但如何平衡双目立体匹配算法的运行速度和精度仍然是一个棘手的问题.本文针对现有的局部立体匹配算法在弱纹理、深度不连续等特定区域匹配精度低的问题,并同时考虑到算法实时性,提出了一种改进的跨多尺度引导滤波的立体匹配算法.首先融合AD和Census变换两种代价计算方法,然后采用基于跨尺度的引导滤波进行代价聚合,在进行视差计算时通过制定一个判断准则判断图像中每一个像素点的最小聚合代价对应的视差值是否可靠,当判断对应的视差值不可靠时,对像素点构建基于梯度相似性的自适应窗口,并基于自适应窗口修正该像素点对应的视差值.最后通过视差精化得到最终的视差图.在Middlebury测试平台上对标准立体图像对的实验结果表明,与传统基于引导滤波器的立体匹配算法相比具有更高的精度.     

基于分割导向滤波的亚像素精度立体匹配视差优化算法*

针对局部立体匹配中存在的弱纹理区域匹配精度较低、斜面等区域容易产生视差阶梯效应等问题,文中提出基于分割导向滤波的视差优化算法,以获得亚像素级高精度匹配视差.首先依据左右一致性准则对立体匹配的初始视差进行误匹配检验及均值滤波修正.然后在修正视差图上确定区域分割导向图,对修正视差进行区域导向滤波优化,获得亚像素级高精度的视差结果.实验表明,文中算法能有效改善斜面等区域的视差不平滑现象,降低初始视差的误匹配率,获得较高精度的稠密视差结果.     

融合引导滤波和小波变换的水下图像增强算法

针对水下环境对比度低和极其模糊的视觉效果问题,提出了一种融合引导滤波和小波变换的水下图像增强算法。利用引导滤波将图像分为基础部分和细节部分,将小波变换应用于基础部分,对产生的低频图像进行限制对比度直方图均衡,高频部分分别使用改进的对数函数增强,然后将处理后的高低频部分进行小波逆变换。细节部分进行增益计算;最后将处理后的基础部分和细节部分进行加权融合,再对融合图像进行限制对比度直方图均衡,得到目标图像。仿真实验表明,该方法在保留图像细节的同时很好地克服了光照不均匀对图像的影响.     

双目视差的快速匹配方法

立体匹配是三维重建关键步骤之一。提出了基于视差投影的匹配方法和基于约束条件的引导匹配的方法,将两种方法结合可提高匹配的效率,降低误匹配率。实验证明：该算法实现简单,缩小了匹配范围,提高了匹配的效率,降低了误匹配率,效果很好,有很好的实用价值。     

基于改进Census变换的立体匹配算法

针对基于传统Census变换的立体匹配方法精度不高的问题, 提出一种基于坐标模板Census变换的立体匹配方法。该方法首先设计一个坐标为高斯分布的变换模板指导Census变换; 其次, 以Census变换结果之间的Hamming距离作为匹配代价求取初始视差, 同时使用SSE4. 2指令提高Hamming距离计算效率; 再次, 使用非局部代价聚合方法优化视差结果; 最后, 获得精度较高的视差图像。实验结果表明, 该算法具有较好的匹配精度和较高的匹配效率。     

SIFT特征点引导的区域立体匹配算法

根据SIFT特征对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性的特点,提出基于SIFT特征和边缘特征点的区域匹配方法。该方法确定符合SIFT特征的边缘为可靠特征点,并确定其视差;根据视差梯度原理确定其他点的视差,最后生成稠密的视差图。实验结果表明,SIFT特征的引入,提高了特征点视差的准确性,一些弱纹理区的匹配也有所改善。     

A local stereo matching algorithm based on weighted guided image filtering for improving the generation of depth range images

Stereo matching is a challenging problem and highly accurate depth image is important in different applications. The main problem is to estimate the correspondence between two pixels in a stereo pair. To solve this problem, in the last decade, several cost aggregation methods aimed at improving the quality of stereo matching algorithms have been introduced. We propose a new cost aggregation method based on weighted guided image filtering (WGIF) for local stereo matching. The proposed algorithm solves multi-label problems in three steps. First, the cost volume is constructed using pixel-wise matching cost computation functions. Then, each slice of the cost volume is independently filtered using the WGIF, which substitutes for the smoothness term in the energy function. Finally, the disparity of any pixel is simply computed. The WGIF uses local weights based on a variance window of pixels in a guidance image for cost volume filtering. Experimental results using Middlebury stereo benchmark verify that the proposed method is effective due to a high quality cost volume filter.     

十字基自适应指导滤波在图像降噪中的应用

针对于传统线性滤波器在非边界区域与边界区域有着滤波平滑和边缘保护的矛盾,提出了一种基于指导滤波和十字基相结合的算法。其主要思想是对指导滤波加入自适应偏移量进行调整,保证在边缘结构处细节的保留;普通指导滤波的计算邻域为固定大小的方形窗,在自适应指导滤波算法邻域窗的选取中引入十字基滤波窗,以灰度相似性作为阈值,利用立体匹配的优势,生成大小可自动调节、形状可自适应调整的滤波块,从而实现了滤波性能的提高;偏移量的选取值随滤波窗灰度阈值正比变化,比硬阈值有更好的效果。通过对国际标准图像序列的实验仿真结果比较,表明十字基滤波窗在分块方面有着较高的效率,平滑区域的滤波效果更佳,偏移量的加入使算法在边界区的纹理和细节特征得以保留;较之普通指导滤波算法,提出的十字基自适应指导滤波在峰值信噪比(PSNR)值上提高了约2 dB;通过对实拍图像的处理结果对比表明该算法在实际运用中有着更好的适用性。     

一种新颖的自适应权重Census变换立体匹配算法

针对当前Census变换立体匹配算法深度不连续区域匹配精度低的缺陷,提出了一种新颖的自适应权重的Census变换立体匹配算法。在Census变换阶段计算变换窗口中心点上下左右四个像素的均值,得到中心点与该均值的差的绝对值,通过判断该绝对值的大小来确定中心点灰度值;为了有区别地对待窗口内各像素点,引入自适应权重,通过线性分段型函数计算自适应权值。在代价聚合阶段同样引入自适应权重并采用变化的聚合窗口,通过聚合窗口中心点和其左右两点的梯度值来确定聚合窗口的大小。实验结果表明,算法的匹配效果优于目前的Census变换立体匹配算法,在深度不连续区域匹配效果显著改善,而且没有明显降低实时性和增加硬件实现的难度。     

基于改进Census变换的多特性立体匹配算法

针对当前立体匹配算法存在的匹配准确率低，难以达到实用的高精度水平的问题，提出了一种基于改良的Census变换与色彩信息和梯度测度相结合的多特性立体匹配算法，实现高精度的双目立体匹配。算法首先在初始代价匹配阶段，将改进的Census变换、色彩和梯度测度赋权求和得出可靠的初始匹配代价；在聚合阶段，采取高效快捷的最小生成树聚合，获得匹配代价矩阵；最后根据胜者为王法则得到初始视差图，并引入左右一致性检测等策略优化视差图，获得高精度的视差图，实验阶段对源自Middlebury上的标准测试图进行测试验证，实验结果表明，经本文算法处理得到的15组测试数据集的视差图在非遮挡区域的平均误匹配率为6.81%，算法实时响应性优良。     

Fast stereo matching using adaptive guided filtering

Dense disparity map is required by many great 3D applications. In this paper, a novel stereo matching algorithm is presented. The main contributions of this work are three-fold. Firstly, a new cost-volume filtering method is proposed. A novel concept named “two-level local adaptation” is introduced to guide the proposed filtering approach. Secondly, a novel post-processing method is proposed to handle both occlusions and textureless regions. Thirdly, a parallel algorithm is proposed to efficiently calculate an integral image on GPU, and it accelerates the whole cost-volume filtering process. The overall stereo matching algorithm generates the state-of-the-art results. At the time of submission, it ranks the 10th among about 152 algorithms on the Middlebury stereo evaluation benchmark, and takes the 1st place in all local methods. By implementing the entire algorithm on the NVIDIA Tesla C2050 GPU, it can achieve over 30 million disparity estimates per second (MDE/s).     

多测度融合的树形滤波立体匹配算法

针对立体匹配算法中匹配精度不高的问题,提出一种基于树形滤波的立体匹配算法.利用像素边缘信息自适应改变Census变换窗口,融合颜色、边缘和改进后的Census信息作为匹配代价,对图像进行均值分割,以聚类区域计算树边权重,建立最小生成树,利用树形滤波器进行代价聚合,使用左右一致性检测细化视差,得到精确视差图.实验结果表明...     

基于改进绝对差值代价和动态窗口的立体匹配算法

针对传统的SAD局部立体匹配容易引起幅度失真、存在匹配窗口大小选择困难等问题,提出一种改进SAD局部立体匹配算法。首先在传统的SAD算法的基础上,提出利用像素灰度间欧氏距离的大小关系代替像素差值作为相似度量函数,很好地利用了邻近像素灰度值之间的连续性约束;在极限约束条件下,提出引导滤波器的动态匹配窗口的建立,能够很好地保持边缘特性;最后经过左右一致性检测策略来检测匹配异常点,再进一步平滑去噪,求得最终的视差图。实验结果表明,本文算法效率高、匹配精度高,对光照失真条件和边缘信息较多、深度不连续区域具有更好的鲁棒性。     

综合项目权值分配与时间相关的协同过滤模型

根据长尾理论,被反馈次数少的项目所包含的反馈信息并不少于被反馈次数较高的,传统的协同过滤算法中缺乏考虑冷门项目在最终的项目推荐过程中的影响力,对此,提出了一种改进的协同过滤推荐模型。通过对冷门项目的分析筛选,在用户相似性计算时提高冷门项目所占的比重,以体现用户的个性和兴趣。此外,考虑到时间效应的影响,在兴趣预测过程中引入时间因子。实验结果表明,提出的算法能提高寻找最近邻居的准确性,从而改善协同过滤的推荐质量。     

特征融合的双目半全局匹配算法及其并行加速实现

目的 在微小飞行器系统中,如何实时获取场景信息是实现自主避障及导航的关键问题。本文提出了一种融合中心平均Census特征与绝对误差（AD）特征、基于纹理优化的半全局立体匹配算法（ADCC-TSGM）,并利用统一计算设备架构 （CUDA）进行并行加速。方法 使用沿极线方向的一维差分计算纹理信息,使用中心平均Census特征及AD特征进行代价计算,通过纹理优化的SGM算法聚合代价并获得初始视差图;然后,通过左右一致性检验检查剔除粗略视差图中的不稳定点和遮挡点,使用线性插值和中值滤波对视差图中的空洞进行填充;最后,利用GPU特性,对立体匹配中的代价计算、半全局匹配 （SGM）计算、视差计算等步骤使用共享内存、单指令多数据流 （SIMD）及混合流水线进行优化以提高运行速度。结果 在Quarter Video Graphics Array （QVGA）分辨率的middlebury双目图像测试集中,本文提出的ADCC-TSGM算法总坏点率较Semi-Global Block Matching （SGBM）算法降低36.1%,较SGM算法降低28.3%;平均错误率较SGBM算法降低44.5%,较SGM算法降低49.9%。GPU加速实验基于NVIDIA Jetson TK1嵌入式计算平台,在双目匹配性能不变的情况下,通过使用CUDA并行加速,可获得117倍以上加速比,即使相较于已进行SIMD及多核并行优化的SGBM,运行时间也减少了85%。在QVGA分辨率下,GPU加速后的运行帧率可达31.8 帧/s。结论 本文算法及其CUDA加速可为嵌入式平台提供一种实时获取高质量深度信息的有效途径,可作为微小飞行器、小型机器人等设备进行环境感知、视觉定位、地图构建的基础步骤。     

基于引导滤波器的单幅雾天图像复原算法

基于中值滤波的单幅图像去雾算法所获取的大气面纱图像不能有效地保留雾天图像的边缘信息,也不能真实地反映场景的深度信息,因此,提出了一种基于引导滤波器的大气面纱修正方法。由中值滤波得到初始大气面纱,使用引导图像滤波器对其进行修正得到较为准确的大气面纱,去除多余的纹理信息的同时增强了雾天图像的边缘信息,由大气散射模型得到场景辐射光即复原图像,并对其进行亮度调整。与其他现有的典型去雾算法相比较,该算法在深度剧烈变化的边缘区域有更好的去雾和增强效果,且时间复杂度为线性。